Este Artículo est{a patrocinado por Phicus
As superbactérias, os microrganismos que escaparam à eficácia dos antibióticos, têm sido uma ameaça crescente à saúde global há décadas. Pesquisadores de todo o mundo passaram anos entendendo seus mecanismos de resistência, um processo longo e trabalhoso que deixou a medicina moderna sob controle.
No entanto, em uma reviravolta inesperada, a inteligência artificial (IA) alcançou em 48 horas o que a ciência levou mais de uma década para descobrir: o segredo por trás de sua expansão. O que parecia um beco sem saída agora está se preparando para ser o início de uma nova era na luta contra doenças infecciosas.
Quando a resistência aos antibióticos se tornou uma crise global
Por: Gabriel E. Levy B.
O problema das superbactérias não é novo.
Em 1928, quando Alexander Fleming descobriu a penicilina, a humanidade deu um passo gigantesco na luta contra as infecções. Mas já em 1945, o próprio Fleming alertou que o abuso de antibióticos poderia gerar bactérias resistentes. Sua previsão foi mais do que cumprida.
Nas décadas que se seguiram, microrganismos como o Staphylococcus aureus resistente à meticilina (MRSA) e a tuberculose multirresistente começaram a aparecer em hospitais de todo o mundo, desafiando os tratamentos convencionais.
Hoje, a resistência aos antibióticos tornou-se uma das maiores ameaças à saúde pública. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), em 2019, mais de 1,2 milhão de pessoas morreram de infecções resistentes a antibióticos.
Estima-se que, se não forem tomadas medidas urgentes, esse número poderá ultrapassar 10 milhões de mortes por ano até 2050. A medicina, com suas ferramentas tradicionais, tem tentado conter essa crise, mas o processo de pesquisa e desenvolvimento de novos antibióticos é caro e pode levar décadas. Nesse contexto, o surgimento da inteligência artificial no campo da microbiologia representa uma esperança inesperada.
Inteligência artificial entra no laboratório
Até recentemente, a pesquisa científica seguia um método clássico: observação, hipótese, experimentação e validação. Essa abordagem tem sido a base da ciência moderna, mas também tem sido um processo lento. No entanto, o advento da inteligência artificial mudou as regras do jogo.
O professor José R. Penadés, do Imperial College London, e sua equipe tentavam há anos descobrir como algumas bactérias adquiriam resistência a antibióticos e conseguiam se espalhar entre as espécies.
Sua hipótese, desenvolvida após anos de estudo, sugeria que esses microrganismos poderiam formar caudas de diferentes vírus, permitindo que eles se movessem de um hospedeiro para outro. Foi uma descoberta não publicada, não publicada em nenhum lugar.
Quando Penadés testou essa hipótese com o “co-científico”, uma ferramenta de IA desenvolvida pelo Google, a surpresa foi enorme. Em apenas dois dias, a IA não apenas confirmou a hipótese da equipe, mas também propôs quatro teorias adicionais, todas as quais faziam sentido biológico.
O mais impressionante é que um deles nem sequer havia sido considerado pelos pesquisadores, o que abriu novas linhas de estudo.
O fim da pesquisa tradicional?
A velocidade com que a IA resolveu um problema que levou anos para os cientistas levanta uma questão desconfortável: estamos enfrentando o fim do método científico como o conhecemos?
A inteligência artificial provou ser capaz de analisar grandes volumes de dados, identificar padrões invisíveis ao olho humano e formular hipóteses em questão de horas. Isso poderia reduzir drasticamente o tempo necessário para fazer descobertas em biologia, medicina e muitas outras disciplinas.
No entanto, os pesquisadores insistem que a IA não substituirá os cientistas, mas funcionará como uma ferramenta complementar.
“É como ter um colega extremamente inteligente que trabalha incansavelmente”, explicou Penadés em entrevista à BBC.
A validação experimental continua sendo essencial, pois a IA só pode gerar hipóteses; A confirmação destes ainda requer testes no mundo real.
A questão ética também entra em jogo.
Se as inteligências artificiais podem resolver problemas científicos tão rapidamente, quem garantirá que esses avanços serão usados para o bem comum? Empresas privadas como o Google estão liderando o desenvolvimento dessas ferramentas, levantando questões sobre o acesso à tecnologia e seu impacto na equidade científica. Os países em desenvolvimento poderão se beneficiar dessas inovações ou serão deixados para trás na corrida tecnológica?
Casos que anteciparam essa revolução
O uso de inteligência artificial na pesquisa médica não é um fenômeno isolado.
Em 2020, o laboratório de biologia computacional da Universidade de Stanford usou IA para identificar um novo antibiótico, chamado Halicina, capaz de matar bactérias resistentes. O que é notável neste caso é que o composto foi descoberto em apenas 48 horas, analisando bancos de dados de estruturas moleculares, um processo que normalmente levaria anos.
Outro caso notável ocorreu em 2021, quando a empresa DeepMind, subsidiária do Google, apresentou o AlphaFold, uma IA capaz de prever a estrutura de proteínas com precisão sem precedentes.
Essa descoberta resolveu um problema que os cientistas vinham tentando descobrir há mais de 50 anos e tem profundas implicações para o desenvolvimento de medicamentos e terapias genéticas.
Esses exemplos sugerem que estamos no início de uma transformação na ciência. Embora a inteligência artificial não substitua o pensamento crítico ou a criatividade humana, ela pode eliminar uma das principais barreiras à pesquisa: o tempo. Com a capacidade de gerar hipóteses em questão de horas e analisar dados em volumes impensáveis, a IA pode acelerar descobertas médicas, mudar o paradigma do desenvolvimento de medicamentos e potencialmente salvar milhões de vidas.
Em conclusão, o caso das superbactérias e da inteligência artificial mostra que a ciência está entrando em uma nova fase.
O que antes levava décadas agora pode ser resolvido em questão de dias, graças a ferramentas de IA capazes de analisar informações a uma velocidade inatingível por humanos.
No entanto, isso não significa o fim da pesquisa tradicional, mas sim o início de uma colaboração sem precedentes entre inteligência humana e artificial.
À medida que essas tecnologias avançam, a questão não é se elas mudarão a ciência, mas como garantir que seus benefícios cheguem a toda a humanidade.
